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國立清華大學 資訊工程學系 李哲榮所指導 謝宗佐的 在Kubernetes集群中用於深度學習彈性訓練的GPU調度平台 （2020），提出azure.kr dcard關鍵因素是什麼，來自於深度學習平台、彈性訓練、集群調度、分散式計算。

而第二篇論文中山醫學大學 生化微生物免疫研究所 李彗禎所指導 陳盈均的 蘋果多酚抑制乳癌轉移之作用 （2015），提出因為有 乳癌、腫瘤轉移、蘋果多酚的重點而找出了 azure.kr dcard的解答。

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在Kubernetes集群中用於深度學習彈性訓練的GPU調度平台

為了解決azure.kr dcard的問題，作者謝宗佐 這樣論述：

動態調整一組訓練作業的資源分配的彈性深度學習可以有效提高硬體加速器的使用效率，這對於當今訓練大規模深度學習模型至關重要。儘管已經有許多用於彈性訓練的調度算法被提出，但它們缺乏易於使用且高效的平台來執行。在本論文中，我們介紹了Voda，一個用於彈性訓練的GPU調度平台。與之前使用參數服務器進行彈性訓練的作品不同，Voda是為AllReduce通信而設計的，它更有效，但調整起來也更複雜。Voda建立在Kubernetes之上，由一組鬆散耦合的組件組成，它們可以收集運行時信息，動態地改變資源分配，並根據底層GPU之間的通信成本決定作業放置以優化作業執行。我們在Voda上使用不同的工作負載、作業分佈

和到達時間比較了四種彈性調度演算法、包含三種現有算法和一種新提出的算法。實驗結果表明，沒有一種算法可以支配所有的性能指標，例如完工時間、平均作業完成時間或平均運行時間。但是，某些算法在某些工作負載和作業分佈方面確實比其他算法工作得更好。實驗還表明，作業放置對GPU集群的性能至關重要，所提出的作業放置算法可以有效優化作業中不同工作者之間的通信成本。

蘋果多酚抑制乳癌轉移之作用

為了解決azure.kr dcard的問題，作者陳盈均 這樣論述：

根據過去文獻指出：蘋果多酚在多種癌症上具有抗腫瘤的效果，但是蘋果多酚對於是否能夠影響乳癌腫瘤轉移則尚未釐清。因此，在本次實驗中，將探討蘋果多酚是否對乳癌細胞：MCF-7、MDA-MB-231、MDA-MB-453之轉移具有抑制的效果。本實驗結果顯示：蘋果多酚在濃度小於0.2mg/ml時，對於乳癌細胞的存活並沒有顯著性的差異，但是蘋果多酚卻能有效的抑制乳癌細胞之移動與侵犯的特性。另外，結果發現蘋果多酚可以抑制細胞黏附分子FAK蛋白表現及影響下游訊號傳遞蛋白如Paxillin、Akt、PI3K以及mTOR等，進而影響細胞的黏附及細胞轉移。為了更進一步確定蘋果多酚在臨床上抑制乳癌轉移的可行性，因此

，將目前臨床乳癌用藥：紫杉醇與蘋果多酚合併使用，並發現有加乘效果。實驗結果也證明蘋果多酚與紫杉醇合併使用時，抑制FAK的表現能力是比單一使用蘋果多酚或紫杉醇更為顯著的。另外，利用動物模式之活體腫瘤移植模型，將小鼠乳癌細胞4T1經由尾靜脈注射隻小鼠體內，結果顯示蘋果多酚可抑制腫瘤生長與降低轉移能力。綜合本次實驗結果，我們首先發現蘋果多酚藉由降低FAK，進而影響下游傳遞訊息，達到抑制乳癌腫瘤移動與侵犯能力的效果。而在動物實驗中，也發現相同結果，其次，我們發現在紫杉醇與蘋果多酚合併使用時，對於抑制FAK及其下游傳遞訊息的效果為更加顯著的。

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